package ds_industry_2025.ds.ds01.tjxt

import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.feature.{LabeledPoint, Normalizer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.linalg.{SparseVector, Vector}
import org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types.DoubleType

import java.util.Properties

/*
    1、根据子任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，不考
    虑相同的商品买了多少次），并根据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，并剔除
    用户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似
    度累加再求均值，输出均值前5商品id作为推荐使用，将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应的任务序号
    下。

结果格式如下：
------------------------推荐Top5结果如下------------------------
相似度top1(商品id：1，平均相似度：0.983456)
相似度top2(商品id：71，平均相似度：0.782672)
 */
object t1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("t1")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    val conn=new Properties()
    conn.setProperty("user","root")
    conn.setProperty("password","123456")
    conn.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    val order_info=spark.read
      .jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_info",conn)

    val order_detail=spark.read
      .jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_detail",conn)

    //  todo 拿到所有用户的购买信息
    val source = order_info.join(order_detail, order_detail("order_id") === order_info("id"))
      .select("user_id","sku_id")
      .distinct()


    // todo 拿到6708用户购买的商品的种类
    val user_6708_skus:Array[Double] = source.filter(col("user_id") === 5241)
      .select("sku_id")
      .distinct()
      .map(r => r(0).toString.toDouble)
      .collect()

    //  todo 拿到购买商品种类和6708相同最多的十位用户的id
    val other_user_ids = source.filter(col("user_id") !== 5241)
      .withColumn(
        "p",
        when(col("sku_id").cast(DoubleType).isin(user_6708_skus: _*), lit(1.0)).otherwise(lit(0.0))
      )
      .groupBy("user_id")
      .agg(sum("p").as("some"))
      .orderBy(desc("some"))
      .limit(10)
      .select("user_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()


    //  todo 拿到其他10位用户购买的商品数据
    val other_user_skus:Array[Double] = source.filter(col("user_id").isin(other_user_ids: _*))
      .select("sku_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    //  todo 读取特征工程的表
    val sku_index = spark.table("tzgc.t1")
    sku_index.show

    //  todo 将除了id字段其余全部列转化为特征向量
    val assembler = new VectorAssembler()
      .setInputCols(sku_index.columns.slice(1,sku_index.columns.length))
      .setOutputCol("features")

    // todo 定义机器学习流水线完成特征向量的转换
    val pipeline = new Pipeline()
      .setStages(Array(assembler))
      .fit(sku_index)
      .transform(sku_index)
    println("-------------")
    pipeline.show

    //  todo 将特征向量转化为labelpoint数据
    //  todo 将数据转化为labeledpoint方便做分类
    //  todo 这里有一个细节：label会默认把第一个字段转化为double,即使我里面是toInt,也会帮我转化为double,这就是
    //  todo 为什么在下面筛选数据的时候不需要转化为double,也可以直接筛选(在交叉连接之后的数据赛选)
    val mapData:Dataset[LabeledPoint] = pipeline.select("id", "features").map(
      r => LabeledPoint(r(0).toString.toInt, r(1).asInstanceOf[Vector])
    )

    mapData.show

    //  todo 定义标准化将特征向量归一
    val normalizer = new Normalizer()
      .setInputCol("features")
      .setOutputCol("features_norma")
      .setP(2.0)

    //  todo 从标准化完了之后的数据提取需要的字段
    val sku_info = normalizer.transform(mapData)
      .select("label", "features_norma")

    sku_info.show

    //  todo 定义余弦相似度的计算公式
    spark.udf.register(
      "cos",
      (v1:DenseVector, v2:DenseVector) => {
        1- breeze.linalg.functions.cosineDistance(
          breeze.linalg.DenseVector(v1.values),breeze.linalg.DenseVector(v2.values)
        )
      }
    )

    //  todo 交叉连接计算余弦相似度
    val result = sku_info.crossJoin(sku_info)
      .toDF("label1", "features_norma1", "label2", "features_norma2")
      .filter(col("label1") !== col("label2"))
      .withColumn("cos", expr("cos(features_norma1,features_norma2)"))
      .filter(col("label1").isin(user_6708_skus: _*))
      .filter(!col("label2").isin(user_6708_skus: _*) && col("label2").isin(other_user_skus: _*))
      .groupBy("label2")
      .agg(avg("cos").as("avg_cos"))
      .orderBy(desc("avg_cos"), asc("label2"))
      .limit(5)

    result.show

    println("-------------------推荐Top5结果如下---------------------------")
    result.collect().zipWithIndex.foreach{
      case (row,index) =>
        val id=row.getAs[Double]("label2")
        val cos=row.getAs[Double]("avg_cos")
        val str=s"相似度top${index+1}(商品id:${id},平均相似度:${cos})"
        println(str)
    }

    spark.close()
  }

}
